CN114140391B - 基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法。其步骤为：1)读取当前待检测板载显示屏模块图像；2)读取图像预处理；3)将预处理图像的二维信息垂直投影至X轴上；4)读取标准模板库中板载显示屏模板图像；5)对模板图预处理；6)将预处理的模板图二维信息垂直投影至X轴上；7)将所述X轴上数据划分为N份，依次计算每份待检图与模板图投影信息的相同位置数据的差值γ_i(i＝1,2,…,N)，若|γ_i|＞6，则缺陷计数器加1；8)查看所述缺陷计数器的值，当时，本次检测的板载显示屏模块不合格，找出N组数据中|γ_i|＞6的部分，将该部分对应的原始待检测图像分割成3×3的小块，每次对一个小块进行检测，精确检测出每部分存在的缺陷的位置，并作标记。

Description

基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法

技术领域

本发明涉及产品智能在线检测技术领域，具体是指一种基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法。

背景技术

利用印制电路板进行二次开发时，通常需要在电路板上焊接显示屏进行图文显示，焊接在电路板上的显示屏称为板载显示屏。在板载显示屏的组装焊接生产过程中，可能存在虚焊、错焊和漏焊等情况，导致板载显示屏在使用时显示画面与设定画面不相符，存在字符笔画缺失、字符单元多笔画、显示单元错误等问题，故需要对板载显示屏显示的每一个独立单元进行单独检测。现有技术采用传统模板匹配方法对显示屏单元进行检测，其方法为：假设一幅图像的大小为M×N，在进行模板匹配时，为了提高检测精度，将图像分割成若干个3×3的小块，每次只对一个小块进行检测，且移动步幅大小为1。该方法对一幅图像进行一次模板匹配的时间复杂度为O(9×M×N)，并且该方法的检测时间会随着图像像素值以及显示屏显示单元个数的增加而增加。由此可以看出，传统的模板匹配算法检测速度慢，不适用于工厂对板载显示屏模块的快速检测。

发明内容

针对上述现有板载显示屏检测算法的技术不足，本发明提出了一种基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法，实现对板载显示屏模块多显示单元检测的快速检测。

本发明是通过以下技术方案实现的：一种基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法，其主要特点是，包括如下步骤：

1)读取当前待检测板载显示屏模块显示的图像；

2)将读取的图像进行预处理；

3)利用垂直投影法，将预处理图像的二维信息投影至X轴上；

4)读取标准模板库中对应板载显示屏模板的图像；

5)将读取到的板载显示屏模板的模板图进行预处理；

6)利用垂直投影法，将预处理后的模板图的二维信息投影至X轴上；

7)将所述X轴上投影获取到的信息数据划分为N份，依次计算每一份待检测图投影信息与模板图投影信息的在相同位置上的数据的差值γ_i(i＝1,2,…,N)，若|γ_i|＞6，则表示第i份数据处存在缺陷，缺陷计数器加1；

8)查看所述缺陷计数器的值，当/>时，本次检测的板载显示屏模块合格；当时，本次检测的板载显示屏模块不合格，找出N组数据中|γ_i|＞6的部分，将该部分对应的原始待检测图像分割成3×3的小块，每次对一个小块进行检测，精确检测出每部分存在的缺陷的位置，并作标记。

较佳地，在所述步骤2)中将读取的图像进行预处理，其主要特点是，具体步骤如下：

步骤一：对所述板载显示屏模块读取到的板载显示屏图像进行灰度化、二值化、滤波以及形态学处理；

步骤二：寻找形态学处理后，所述板载显示屏图像的连通域；

步骤三：寻找板载显示屏所在区域的连通域，通过最小外接矩形法对所述板载显示屏图像进行旋转矫正，并截取最小外接矩形区域；

步骤四：通过图像投影法提取所述板载显示屏的区域图像。

较佳地，在所述步骤5)中将读取到的板载显示屏模板的模板图进行预处理，其主要特点是，具体步骤如下：

步骤一：对所述模板图进行灰度化、二值化、滤波以及形态学处理；

步骤二：寻找形态学处理后，所述模板图的连通域；

步骤三：寻找模板图显示屏所在区域的连通域，通过最小外接矩形法对图像进行旋转矫正，并截取最小外接矩形区域；

步骤四：通过图像投影法提取所述模板图显示屏的区域图像。

较佳地，所述步骤7)，其主要特点是，具体步骤如下：

步骤一：将所述X轴上利用垂直投影法得到的信息数据平均划分为N份；

步骤二：依次计算每一份待检测图投影信息与模板图投影信息在相同位置上的数据的差值γ_i(i＝1,2,…,N)；

步骤三：计算差值γ_i的绝对值|γ_i|，若|γ_i|＞6，则表示第i份数据存在缺陷，缺陷计数器加1。

较佳地，所述步骤8)，其主要特点是，具体步骤如下：

步骤一：判断所述缺陷计数器的值是否为/>如果是，则本次检测的板载显示屏模块图像合格，否则，进入步骤二；

步骤二：当时，本次检测的板载显示屏模块图像不合格；

步骤三：当本次检测不合格时，找出N组数据中|γ_i|＞6的部分，将该部分对应的原始待检测图像分割成3×3的小块；

步骤四：每次对一个小块进行检测，将该小块与标准模板库中对应图像区域进行对比，进而精确检测出每部分存在的缺陷的位置；

步骤五：在精确检测出缺陷部位后将其标记。

采用了本发明所设计的该基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法，相较于传统的模板匹配方法，将图像预处理后进行垂直投影，将二维图像信息转换为一维信息进行检测，能够加快板载显示屏模块检测效率，对于促进企业的良性发展具有重要意义。

附图说明

图1为本发明的基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法的流程图。

具体实施方式

为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。

在详细说明根据本发明的实施例前，应该注意到的是，在下文中，术语“包括”、“包含”或任何其他变体旨在涵盖非排他性的包含，由此使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包含这些要素，而且还包含没有明确列出的其他要素，或者为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

请参阅图1所示，该基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法，其中，所述的方法具体包括如下步骤：

1)读取当前待检测板载显示屏模块显示的图像；

2)将读取的图像进行预处理；

3)利用垂直投影法，将预处理图像的二维信息投影至X轴上；

4)读取标准模板库中对应板载显示屏模板的图像；

5)将读取到的板载显示屏模板的模板图进行预处理；

6)利用垂直投影法，将预处理后的模板图的二维信息投影至X轴上；

7)将所述X轴上投影获取到的信息数据划分为N份，依次计算每一份待检测图投影信息与模板图投影信息的在相同位置上的数据的差值γ_i(i＝1,2,…,N)，若|γ_i|＞6，则表示第i份数据处存在缺陷，缺陷计数器加1；

8)查看所述缺陷计数器的值，当/>时，本次检测的板载显示屏模块合格；当时，本次检测的板载显示屏模块不合格，找出N组数据中|γ_i|＞6的部分，将该部分对应的原始待检测图像分割成3×3的小块，每次对一个小块进行检测，精确检测出每部分存在的缺陷的位置，并作标记。

作为本发明的优选实施方式，所述步骤2)中将读取的图像进行预处理，其中，具体步骤如下：

步骤一：对所述板载显示屏模块读取到的板载显示屏图像进行灰度化、二值化、滤波以及形态学处理；

步骤二：寻找形态学处理后，所述板载显示屏图像的连通域；

步骤三：寻找板载显示屏所在区域的连通域，通过最小外接矩形法对所述板载显示屏图像进行旋转矫正，并截取最小外接矩形区域；

步骤四：通过图像投影法提取所述板载显示屏的区域图像。

作为本发明的优选实施方式，所述步骤5)中将读取到的板载显示屏模板的模板图进行预处理，其中，具体步骤如下：

步骤一：对所述模板图进行灰度化、二值化、滤波以及形态学处理；

步骤二：寻找形态学处理后，所述模板图的连通域；

步骤三：寻找模板图显示屏所在区域的连通域，通过最小外接矩形法对图像进行旋转矫正，并截取最小外接矩形区域；

步骤四：通过图像投影法提取所述模板图显示屏的区域图像。

作为本发明的优选实施方式，其中，所述步骤7)具体步骤如下：

步骤一：将所述X轴上利用垂直投影法得到的信息数据平均划分为N份；

步骤二：依次计算每一份待检测图投影信息与模板图投影信息在相同位置上的数据的差值γ_i(i＝1,2,…,N)；

步骤三：计算差值γ_i的绝对值|γ_i|，若|γ_i|＞6，则表示第i份数据存在缺陷，缺陷计数器加1。

作为本发明的优选实施方式，其中，所述步骤8)具体步骤如下：

步骤一：判断所述缺陷计数器的值是否为/>如果是，则本次检测的板载显示屏模块图像合格，否则，进入步骤二；

步骤二：当时，本次检测的板载显示屏模块图像不合格；

步骤三：当本次检测不合格时，找出N组数据中|γ_i|＞6的部分，将该部分对应的原始待检测图像分割成3×3的小块；

步骤四：每次对一个小块进行检测，将该小块与标准模板库中对应图像区域进行对比，进而精确检测出每部分存在的缺陷的位置；

步骤五：在精确检测出缺陷部位后将其标记。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行装置执行的软件或固件来实现。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成的，程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

采用了本发明所设计的该基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法，相较于传统的模板匹配方法，将图像预处理后进行垂直投影，将二维图像信息转换为一维信息进行检测，能够加快板载显示屏模块检测效率，对于促进企业的良性发展具有重要意义。

在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。

Claims (5)

1.一种基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法，其特征在于，所述的方法包括如下步骤：

1)读取当前待检测板载显示屏模块显示的图像；

2)将读取的图像进行预处理；

3)利用垂直投影法，将预处理图像的二维信息投影至X轴上；

4)读取标准模板库中对应板载显示屏模板的图像；

5)将读取到的板载显示屏模板的模板图进行预处理；

6)利用垂直投影法，将预处理后的模板图的二维信息投影至X轴上；

7)将所述X轴上投影获取到的信息数据划分为N份，依次计算每一份待检测图投影信息与模板图投影信息的在相同位置上的数据的差值γ_i(i＝1,2,…,N)，若|γ_i|＞6，则表示第i份数据处存在缺陷，缺陷计数器加1；

8)查看所述缺陷计数器的值，当/>时，本次检测的板载显示屏模块合格；当/>时，本次检测的板载显示屏模块不合格，找出N组数据中|γ_i|＞6的部分，将该部分对应的原始待检测图像分割成3×3的小块，每次对一个小块进行检测，精确检测出每部分存在的缺陷的位置，并作标记。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法，其特征在于，所述步骤2)中将读取的图像进行预处理，其具体步骤如下：

步骤一：对所述板载显示屏模块读取到的板载显示屏图像进行灰度化、二值化、滤波以及形态学处理；

步骤二：寻找形态学处理后，所述板载显示屏图像的连通域；

步骤三：寻找板载显示屏所在区域的连通域，通过最小外接矩形法对所述板载显示屏图像进行旋转矫正，并截取最小外接矩形区域；

步骤四：通过图像投影法提取所述板载显示屏的区域图像。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法，其特征在于，所述步骤5)中将读取到的板载显示屏模板的模板图进行预处理，其具体步骤如下：

步骤一：对所述模板图进行灰度化、二值化、滤波以及形态学处理；

步骤二：寻找形态学处理后，所述模板图的连通域；

步骤三：寻找模板图显示屏所在区域的连通域，通过最小外接矩形法对图像进行旋转矫正，并截取最小外接矩形区域；

步骤四：通过图像投影法提取所述模板图显示屏的区域图像。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法，其特征在于，所述步骤7)具体步骤如下：

步骤一：将所述X轴上利用垂直投影法得到的信息数据平均划分为N份；

步骤二：依次计算每一份待检测图投影信息与模板图投影信息在相同位置上的数据的差值γ_i(i＝1,2,…,N)；

步骤三：计算差值γ_i的绝对值|γ_i|，若|γ_i|＞6，则表示第i份数据存在缺陷，缺陷计数器加1。

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法，其特征在于，所述步骤8)具体步骤如下：

步骤一：判断所述缺陷计数器的值是否为/>如果是，则本次检测的板载显示屏模块图像合格，否则，进入步骤二；

步骤二：当时，本次检测的板载显示屏模块图像不合格；

步骤三：当本次检测不合格时，找出N组数据中|γ_i|＞6的部分，将该部分对应的原始待检测图像分割成3×3的小块；

步骤四：每次对一个小块进行检测，将该小块与标准模板库中对应图像区域进行对比，进而精确检测出每部分存在的缺陷的位置；

步骤五：在精确检测出缺陷部位后将其标记。